Regresión logística nominalPara mi tesis de maestría sobre la apnea del sueño, me gustaría crear un modelo. En un primer paso, quiero utilizar regresiones logísticas nominales para ver qué parámetros son significativos. Sin embargo, cuando realizo estas regresiones, me resulta difícil interpretar los resultados. ¿Hay alguien que pueda ayudarme con esto?
Las siguientes imágenes contienen el resultado de
1) Modelo de Ajuste Logístico Nominal de una variable categórica (conocimiento CPAP: sí/no) y una variable continua (IMC)
2) Modelo Nominal Logístico Fir de una variable categórica (conocimiento MMA: sí/no) y una 2ª variable categórica (ESS con 4 niveles)
Finalmente, las estimaciones de parámetros de ciertos resultados se marcan como "inestables". ¿Qué quiere decir esto?
¡Gracias de antemano!
Exploración y visualización de datosIngeniería de Calidad y ProcesosCompartir y comunicar resultadosRe: regresión logística nominal@PV1
La documentación de JMP es un excelente lugar para obtener una comprensión básica de estos informes. Aquí está el enlace a la Informe de ajuste logístico
Una forma rápida de acceder a la documentación es utilizar el "?" en el menú de herramientas. Esta es una de mis herramientas favoritas cuando estoy aprendiendo algo nuevo.
Cuando el cursor cambie a ?, desplace el cursor sobre cualquier ventana de informe (se volverá azul). Haga clic en el informe y se abrirá una nueva ventana del navegador que lo llevará a la documentación que describe ese informe.
Re: regresión logística nominal¿Qué tan familiarizado está con la regresión logística? ¿Qué le resulta difícil de interpretar en los informes?
Con respecto a la indicación de estimaciones inestables, ¿puede compartir el resultado de tal caso?
Re: regresión logística nominalPara ser honesto, no muy familiar. Ya he intentado descifrar una serie de cosas, pero simplemente no entiendo cómo interpretar los resultados.
Por ejemplo, en el ejemplo con las 2 variables categóricas, las categorías inferiores a lo normal y normal son significativas, pero ¿qué significa esto exactamente? ¿Que el conocimiento sobre CPAP es diferente entre estos grupos? ¿O dentro de los propios grupos? No estoy muy seguro de cómo interpretar estos resultados.
Para el otro ejemplo, tengo el mismo problema. El resultado es significativo. El nivel objetivo se establece en "No", lo que significa que esas personas no tienen ningún conocimiento sobre CPAP. ¿Qué dice esto acerca de la relación entre esos 2 parámetros?
Con respecto a los "resultados inestables", agregué una salida.
¡Gracias de antemano!
Re: regresión logística nominal¿Sabía que con la regresión logística nominal está modelando el logaritmo (odds ratio) = el modelo lineal? La razón de probabilidades es la razón de las probabilidades de Knowledge CPAP = sí frente a las probabilidades de Knowledge CPAP = no. Las probabilidades son, a su vez, la razón de las probabilidades de los dos resultados. Por lo tanto, los coeficientes podrían no ser directamente interpretables. Puede guardar las fórmulas de predicción y ver un conjunto de nuevas columnas de datos con fórmulas. Las primeras fórmulas son el predictor lineal. Las segundas fórmulas son el logaritmo inverso (odds ratio), o probabilidades. El Prediction Profiler sobre las probabilidades podría ser la forma más fácil de interpretar el modelo.
¿Hay alguna razón por la que no usó todos los predictores simultáneamente en su modelo?
¿Puede mostrar un gráfico de la distribución de Knowledge CPAP y PSS10 CAT? Puede ser útil iniciar Fit Y by X con Knowledge CPAP en el rol Y y PSS10 CAT en el rol X. Debe iniciar la plataforma de contingencia de esta manera. Veamos cuáles son los recuentos de celdas en la tabla de contingencia.
